Machine learning Interview

Канал MTS AI: новости AI-технологий, выступления экспертов, юмор и много другой полезной инфы для разработчиков. Подписывайся и не пропускай интересные посты: — 5 книг об искусственном интеллекте — Как защитить данные, если клиент хочет использовать ваше решение на своем оборудовании — Проблемы разработки медицинского чат-бота — Плейлист разработчика, или Музыка — это код

🔥 Внимание! — Сбер снова организовал AI Journey Contest! 👉 Это отличная возможность для увлекающихся технологиями искусственного интеллекта прокачать свои навыки, приобрести новый опыт и, конечно же, выиграть часть призового фонда, который составляет более 5 млн рублей. Мы продлили прием решений до 13 ноября, но время ограничено! Участникам предлагаются четыре интересные задачи: от прикладных, таких как идентификация бактерий по масс-спектрам или восстановление данных по вылову рыбы, до распознавания речи малых народов России и разработки единой multitask-модели, которая сможет решать сразу 12 задач в двух модальностях – визуальной и текстовой. В этом году к проведению конкурса присоединился Институт искусственного интеллекта AIRI. Все задачи уже на платформе DS Works. Стань участником соревнования!

Канал MTS AI: новости AI-технологий, выступления экспертов, юмор и много другой полезной инфы для разработчиков. Подписывайся и не пропускай интересные посты: — 5 книг об искусственном интеллекте — Как защитить данные, если клиент хочет использовать ваше решение на своем оборудовании — Проблемы разработки медицинского чат-бота — Плейлист разработчика, или Музыка — это код

Хочешь заглянуть в «черный ящик» ⬛️ машинного обучения? Подключайся к Digital Лекторию Газпромбанка! 📍 Виктория Дочкина, директор по разработке моделей в Газпромбанке, расскажет: — что такое предсказательная способность? — зачем использовать «черные ящики» если есть множество понятных моделей? — почему ведущие университеты хотят открывать целые факультеты/кафедры для изучения работы нейронных сетей? А еще участники смогут получить сертификат и мерч! Лекция пройдет в закрытом Telegram-канале 📅 10 ноября в 18:00 (по МСК) Регистрируйся по ссылке 👉🏻 https://vk.cc/cicTK2 До встречи!

“Хочу стать уверенным миддлом в Computer Vision , что делать?” Быстрый и верный способ — попасть в сильную команду и решать боевые задачи. Старшие коллеги передадут вам свой опыт, а задачи научат решать “corner-кейсы”. Чтобы окружить себя опытными коллегами необязательно менять место работы! Можно найти команду единомышленников, желающих развиваться и делиться опытом. Идеально если это будут люди из разных компаний, отраслей и стран. Ребята из школы DeepSchool как раз создали такое место — курс “Ракета в Computer Vision”. На нем 8 кураторов из разных компаний учат решать end-to-end задачи в области CV. Через живые zoom-вебинары, ревью кода, групповые задания и общение в чате кураторы и студенты передают опыт друг другу. После курса “Ракета в Computer Vision” вы научитесь: + краудсорсить данные, + согласованно учить модели в большой DL-команде, + ускорять нейросети, + создавать ML/DL-сервисы, + автоматизировать деплой своих приложений на сервер, + и настраивать мониторинг веб-сервисов. Чтобы узнать программу, прочитать отзывы и оставить заявку на консультацию с одним из кураторов, переходите по ссылке Назовите промокод “telegram” на консультации, чтобы получить скидку!

Если вы научный специалист, программист, который хочет применять ML в своей работе, у вас хороший математический аппарат и вы уже писали код, вам подойдет новый курс Яндекс Практикума «‎Инженер машинного обучения». За время обучения, вы самостоятельно пройдете все шаги создания сервисов, работающих на основе моделей машинного обучения в облачной инфраструктуре и разберете все этапы работы ML-инженера. Продолжительность обучения — 4 месяца. За 4 месяца вы научитесь: • Переводить бизнес-задачу на язык машинного обучения и применять алгоритмы и архитектуры ML-решений. • Выявлять источники качественных данных, выбирать эффективные способы их разметки и работать с большими данными. • Разрабатывать код моделей и готовить к использованию в продакшн под большой нагрузкой. • Развёртывать ML-модели в облаке, поддерживать качество работы модели на меняющихся данных. Учёбе нужно будет уделять примерно 10—12 часов в неделю. Программа включается в себя 3 актуальных кейса, которые вы решите за время обучения: Создадите рекомендательную систему для товаров на маркетплейсе; Предскажете отток клиентов в банковском секторе; Смоделируете uplift для пользователей телеком оператора. Не обещаем, что будет легко, но точно будет очень интересно.

💥Приглашаем на вебинар «Предсказание отказов в промышленности: от теории к практике» 8 ноября в 10:00 Предсказание отказов промышленного оборудования достигается за счёт непрерывного мониторинга и контроля состояния оборудования. Предсказательное обслуживание призвано существенно снизить затраты на техническое обслуживание оборудование, сократить количество поломок и время просто оборудования. В ходе вебинара будет рассказано о существующих подходах к организации предсказательного обслуживания. Также будет продемонстрирована экспериментальная установка, состоящая из электродвигателя, передаточного механизма, нагрузки и системы датчиков. Установка моделирует режимы корректной работы, электрический и механические дефекты и их комбинаций. Будут показаны варианты решения задачи обнаружения признаков износа и их классификации с применением анализа сигналов и машинного обучения. Мы сравним данные и результаты, полученные с помощью установки и её Simulink-модели. Зарегистрироваться можно тут

NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров. Коротко о важном: - Старт – 15 ноября - Обучение длится 4 недели - Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным. - В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта. Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод Machine_Interview , по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

NewProLab запускает 10-й поток онлайн-программы Deep Learning, которая разработана для дата-сайентистов, технических руководителей и ML-инженеров. Коротко о важном: - Старт – 15 ноября - Обучение длится 4 недели - Всем участникам предоставляется доступ для выполнения практических задач, максимально приближенных к реальным. - В программе – 8 занятий (онлайн в зуме) и 2 проекта. Вы получите опыт и знания, которые позволят обрабатывать изображения, видео и тексты с помощью нейронных сетей, а также быстро применять готовые модели и решения буквально в 2 строчки кода. Подробности по ссылке Для участников нашего сообщества организаторы предоставили промокод Machine_Interview , по которому вы получите скидку 15% при покупке программы.

Что такое Hadoop MapReduce? Hadoop MapReduce — программный каркас для программирования распределённых вычислений в рамках парадигмы MapReduce. Разработчику приложения для Hadoop MapReduce необходимо реализовать базовый обработчик, который на каждом вычислительном узле кластера обеспечит преобразование исходных пар «ключ — значение» в промежуточный набор пар «ключ — значение» (класс, реализующий интерфейс Mapper, назван по функции высшего порядка Map), и обработчик, сводящий промежуточный набор пар в окончательный, сокращённый набор (свёртку, класс, реализующий интерфейс Reducer). Каркас передаёт на вход свёртки отсортированные выводы от базовых обработчиков, сведе́ние состоит из трёх фаз: shuffle (тасовка, выделение нужной секции вывода) sort (сортировка, группировка по ключам выводов от распределителей — досортировка, требующаяся в случае, когда разные атомарные обработчики возвращают наборы с одинаковыми ключами, при этом, правила сортировки на этой фазе могут быть заданы программно и использовать какие-либо особенности внутренней структуры ключей) reduce (свёртка списка) — получения результирующего набора. Для некоторых видов обработки свёртка не требуется, и каркас возвращает в этом случае набор отсортированных пар, полученных базовыми обработчиками. Hadoop MapReduce позволяет создавать задания как с базовыми обработчиками, так и со свёртками, написанными без использования Java: утилиты Hadoop streaming позволяют использовать в качестве базовых обработчиков и свёрток любой исполняемый файл, работающий со стандартным вводом-выводом операционной системы (например, утилиты командной оболочки UNIX), есть также SWIG-совместимый прикладной интерфейс программирования Hadoop pipes на C++. Также, в состав дистрибутивов Hadoop входят реализации различных конкретных базовых обработчиков и свёрток, наиболее типично используемых в распределённой обработке. В первых версиях Hadoop MapReduce включал планировщик заданий (JobTracker), начиная с версии 2.0 эта функция перенесена в YARN, и начиная с этой версии модуль Hadoop MapReduce реализован поверх YARN. Программные интерфейсы по большей части сохранены, однако полной обратной совместимости нет (то есть для запуска программ, написанных для предыдущих версий API, для работы в YARN в общем случае требуется их модификация или рефакторинг, и лишь при некоторых ограничениях возможны варианты обратной двоичной совместимости). @machinelearning_interview